/ Новости партнеров
технологии
5.4.2019

Ученые НИТУ «МИСиС» создали сверхбыстрый робот-микроскоп для поиска темной материи

Сотрудники Национального исследовательского технологического университета «МИСиС» (НИТУ «МИСиС», Москва) и Национального Института Ядерной Физики (INFN, Неаполь, Италия) разработали простую и экономически выгодную технологию, позволяющую повысить скорость работы автоматизированных микроскопов (АМ) в 10-100 раз. Рост скорости микроскопов поможет ученым во многих отраслях: медицине, ядерной физике, астрофизике, физике нейтрино, археологии, геологии, вулканологии, археологии.

 «В нашем исследовании протестирована технология полностью автоматизированного оптического сканирования тонких образцов, на которой будет основано новое поколение АМ. Мы анализировали производительность, и оценили достижимую скорость сканирования в сравнении с традиционными методами», — пояснил один из авторов исследования, сотрудник НИТУ «МИСиС» и INFN Андрей Александров.

Современная наука требует применения высокоскоростных сканирующих систем, способных проводить высокоточный анализ внутренней структуры образцов, получать и анализировать большие объемы информации. Такими системами являются АМ нового поколения – роботы оснащенные высокоточной механикой, высококачественной оптикой и высокоскоростной видеокамерой. АМ действует в миллионы раз быстрее микроскописта-человека, при этом не устает, и может работать 24 часа в сутки.

Современные АМ применяются для оптического сканирования эмульсионных трековых детекторов. Многотонные детекторы содержат миллионы эмульсионных пленок. Поскольку скорость работы АМ ограничивает применимость детекторов, ученые активно ищут способ сделать быстрее уже имеющихся роботов, и создать новые, в разы более быстрые поколения. Такие роботизированные микроскопы будут незаменимы в эксперименте по поиску темной материи, где будет необходимо проанализировать с беспрецедентной точностью десятки тонн нано-эмульсионных трекеров за минимально возможное время.

«Технология машинного зрения позволяет АМ в режиме реального времени распознавать объекты и самостоятельно решать, обработать их изображения или сдвинуться в другую точку. Сейчас для обработки большого (~2 ГБ/сек с каждой видеокамеры) потока изображений и ускорения интенсивных вычислений активно применяется технология параллельных вычислений CUDA и GPU-видеокарты. Мы же реализовали технологию поворота фокальной плоскости объектива» – добавил Александров.

По словам ученого, «эффективность и точность данного подхода оказались сопоставимы с традиционными, в то время как скорость сканирования –пропорциональна количеству установленных камер, что позволяет говорить о значительном прогрессе. Далее ученые намерены создать и протестировать рабочий прототип нового поколения, использующий реализованную ими технологию поворота фокальной плоскости. В 10—100 раз выросшая скорость таких микроскопов позволяет значительно увеличить объем обрабатываемых данных, уменьшить время их анализа без больших финансовых затрат, и расширить границы применимости метода эмульсионных трековых детекторов.

«Будущие научные эксперименты, оперирующие подобными детекторами, будут заниматься поиском частиц темной материи, исследованием физики нейтрино, изучением фрагментации ионов для нужд адронотерапии рака и защиты экипажей межпланетных миссий от космических лучей» – рассказал Александров.

Изображение: пресс-служба НИТУ «МИСиС».

Еще по теме

Какое регулирование ждет российский рынок дата-центров

Когда в России запустят собственное производство сырья для изготовления оптоволокна

Почему рынок коммерческих дата-центров нуждается в регулировании

Что ждет начинающего тестировщика в 2024 году

Как найти перспективные зарубежные рынки для российских решений

Какие угрозы несет интернет тел человечеству

Успеют ли банки заменить импортный софт и оборудование до 2025 года

Зачем компании вкладывают деньги в ИТ-состязания?

Импортозамещение и внутренняя разработка ПО в страховании

Почему рынок информационных технологий РФ возвращается к классической дистрибуции

Что сделано и не сделано в цифровизации России за 2023 год

Как заботу о вычислениях переложить на вендоров и почему не все к этому готовы

Когда российский бизнес начнет замещать импортное ИТ-оборудование

Чего добились за два года активного импортозамещения ПО

Как искусственный интеллект меняет банковскую систему РФ